皮尔森

R与χ²分布（1） 概率密度函数

由卡方分布延伸出来皮尔森卡方检定常用于：(1)样本某性质的比例分布与总体理论分布的拟合优度；(2)同一总体的两个随机变量是否独立；(3)二或多个总体同一属性的
iteye_3843·2020-09-12 19:55

统计学相关概念

personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）：反应的是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强
纸弋·2020-09-12 18:36

聚类

文章目录近似度余弦相似度与皮尔森相似度K-means算法初值的选择问题k-means的损失函数与梯度下降的关系K如何取值呢？
weixin_40207586·2020-09-11 11:12

pearson与spearman相关系数的比较

一般我们常用的是皮尔森相关系数和斯皮尔曼相关系数。皮尔森相关系数（pearsoncorrelationcoefficient,PCC）是衡量两个连续型变量的线性相关关系。
生信编程日常·2020-09-04 19:08

观众哭成泪人！《我们这一天》曝光男主角死亡之谜，创收视新高！

皮尔森一家人的确受困于家中大火，「杰克」英雄般把全家人都救了出来
老金博客·2020-08-26 07:06

卡方分布、方差分析

在1900年，皮尔森发表了著名的关于卡方检验的文章，该文章被认为是现代统计学的基石之一。
hermit1822·2020-08-22 23:08

集体智慧编程——博客文章聚类-Python实现

层次聚类算法首先定义向量之间的相似度度量方法是皮尔森相关系数。该相关系数比欧氏距离更适合，因为不同
白辰甲·2020-08-22 01:18

pd.Series.cor的三大相关性系数

pearson（连续数据&正态分布&线性关系）正态分布它是协方差与标准差的比值，是一种线性相关系数，并且在求皮尔森相关性系数以后，通常还会用t检验之类的方法来进行皮尔森相关性系数检验，
freya_hu·2020-08-21 19:50

Spark MLlib 机器学习

目录本章导读1.机器学习概率2.SparkMLlib总体设计3.数据类型3.1局部向量3.2标记点3.3局部矩阵3.4分布式矩阵4.基础统计4.1摘要统计4.2相关统计1.皮尔森相关系数2.斯皮尔森秩相关系数
Terry_dong·2020-08-19 20:12

用户推荐算法 pearson（皮尔逊）相似度

距离度量公式有：欧几里得距离，明可夫斯基距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，马氏距离等；相似度的度量公式有：余弦相似度，皮尔森相关系数，Jaccard相似系数。
hyukohc·2020-08-18 21:45

R语言 cor与lm

R方简介corlm相关系数协方差（Covariance）方差（variance）线性拟合拟合优度简介今天遇到了一个问题，为啥R中cor求的R和lm()的R2值不一样corcor常用于计算两组数据之间的皮尔森相关系数
SunSAS1·2020-08-18 10:32

Pearson 相关系数--最佳理解及相关应用

用数学公式表示，皮尔森相关系数等于
单向街的夏天·2020-08-14 08:15

聊聊推荐系统的相似度计算方法

个性化推荐系统的各种推荐算法中，大都会涉及用户或物品间的相似度计算，相似度计算方法也是推荐算法的核心之一，传统的推荐算法（如协同过滤、基于物品的推荐等）采用的相似度计算公式主要有：余弦夹角、欧氏距离、杰卡德系数和皮尔森相关系数等
raxanne·2020-08-14 00:45

spark厦大----基本的统计工具（2） - spark.mllib

来源：http://mocom.xmu.edu.cn/article/show/584d1fc5bd8177b41ebbd8bc/0/1五、假设检验HypothesistestingSpark目前支持皮尔森卡方检测
小丁丁_ddxdd·2020-08-11 17:08

脱贫帮扶绩效评价(含代码)-2020年华数杯C题

例如：2015年和2020年的SR这个指标的相关性是多少，计算方式用皮尔森方法即可。
适当喝点·2020-08-08 10:41

[线性相关] 皮尔森相关系数的计算及假设检验

皮尔森相关系数，又称积差相关系数、积矩相关系数，可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后,然后两组数据的乘积和除以样本数Z分数一般代表正态分布中,数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差。
毛里里求斯·2020-08-07 22:00

特征工程之距离相关系数（ Distance correlation coefficient ）

我们都知道，皮尔森关联系数只能描述数据键的线性相关性程度，对于非线性相关数据，皮尔森关联系数显然不适合的，距离相关系数恰恰能在很大程度上客服皮尔森相关系数的弱点。
轻轻一point·2020-08-07 17:45

图像匹配算法NCC(Normalized Cross Correlation)的python实现

背景相关系数其实就是皮尔森系数，一般是在概率中判断两个随机变量的相关性，公式为：其中，Cov(X,Y)表示的是随机变量X,Y的协方差。D(X)与D(Y)则分别表示随机变量X,Y的方差。
还是少年呀·2020-08-05 04:54

PCA主成分分析对数据进行降维

主成分分析首先是由K.皮尔森（KarlPearson）对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法
小游园·2020-08-04 00:50

猩际PTE| PTE考试介绍

PTE与托福雅思的区别以及优势；PTE被哪些大学和政府任可；PTE考试项目以及时间安排；如何报名Pte考试；PTE介绍；PTE学习资料；PTE成绩单分析.PTE的全称是皮尔森英语学术考试简称为PTE学术
猩际PTE·2020-07-31 18:29

推荐系统快速开发--豆瓣电影推荐系统的快速实战开发(二)

在我的上一篇博客中我简单解释了如何快速开发推荐系统的一些步骤,比如前期的数据分析,数据清洗过程,和后期的如何构建一个用户和物品的评分矩阵,如何利用计算皮尔森相关系数来寻找最相似的电影,这些过程和步骤可以让大家对推荐系统开发有一个初步的认识
-派神-·2020-07-28 21:40

相关系数

1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）公式如下：重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两
King~~~·2020-07-24 21:00

Python信号处理：自相关函数(对标MATLAB中的autocorr)

看上去MATLAB和statsmodels里都是用的标准的统计中的定义——皮尔森相关系数，而numpy和scipy中使用的是非正式的信号处理中的定义，需要均值为0，且计算结果需要归一化，才会
Ten_yn·2020-07-16 07:45

python实践统计学中的三大相关性系数，并绘制相关性分析的热力图

在上一篇博客中，我简单地使用了scipy模块进行了统计学中三大相关性分析方法（皮尔森相关性系数、斯皮尔曼相关性系数、肯德尔相关性系数）的使用，这里的主要工作是将相关性计算结果进行可视化展示，以便于更直观地来对不同因子之间的相关性进行分析
Together_CZ·2020-07-15 19:21

特征选择(Feature Selection)

交叉验证直接介绍k折叠交叉验证(k-foldcrossvalidation)：1.特征选择1.1相关系数先考虑对连续的输出y进行预测，皮尔森相关性系数为：Cov代表协方差，var代表方差，R(i)的估计定义为
花折泪·2020-07-15 01:47

记得高考时的作文题目是“假如记忆可以移植”

英国电信公司未来学研究中心主任伊恩·皮尔森说:“事实上，意识只不过是另外一种官能，那正是我们试图在计算机里增加的东西。”他预测:未来45年内，人类在肉体死亡之前，可
fanghong1999·2020-07-14 01:52

统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）matlab实现

1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）公式如下：重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导
星之所望·2020-07-13 20:30

scipy.stats.pearsonr - 皮尔森相关系数

函数：pearsonr(x,y)功能：计算特征与目标变量之间的相关度参数说明：1）输入：x为特征，y为目标变量.2）输出：r：相关系数[-1，1]之间，p-value:p值。注：p值越小，表示相关系数越显著，一般p值在500个样本以上时有较高的可靠性。示例：数据样本数：1000特征数：3（3维数据）重要特征：1fromsklearn.datasetsimportmake_regressionX,y
壮壮不太胖^QwQ·2020-07-12 15:56

一、一见钟情

一个阳光明媚的早晨，园丁艾玛·伍兹像平常一样坐到了游戏餐桌前，队友是医生艾米丽、祭司菲欧娜、盲女海伦娜和……慈善家皮尔森！看到皮尔森·克利切，艾玛心中不禁一震：“是他！
生活不易纱雾叹气·2020-07-12 14:27

方差、协方差和皮尔森相关系数

方差：在给定皮尔森相关系数的定义以前，先给出一些统计学的基本概念，样本之间存在均值：方差：标准差：标准差是衡量样本集合的各个样本点到均值的距离之平均，是描述样本之间的离散程度，而方差是标准差的平方。
风筝__·2020-07-12 10:55

基于皮尔森相关系数的协同过滤算法

刚看到一新闻说很多互联网公司尤其是草根北京的都缺少有针对性的CTO，看完我感觉我要努力学好算法，争取自己创业。一、PearsonCorrelation两个变量之间的相关系数越高，从一个变量去预测另一个变量的精确度就越高，这是因为相关系数越高，就意味着这两个变量的共变部分越多，所以从其中一个变量的变化就可越多地获知另一个变量的变化。如果两个变量之间的相关系数为1或-1，那么你完全可由变量X去获知变量
weixin_34246551·2020-07-12 09:35

统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall）

1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）公式如下：统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall
t156xxxx4671·2020-07-12 00:26

皮尔森相关性的相似度 —— Pearson correlation-based similarity

基于皮尔森相关性的相似度——Pearsoncorrelation-basedsimilarity皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1,1]之间。
ifnoelse·2020-07-11 08:53

皮尔森相关系数和样本方差

数据来源百度百科皮尔森相关系数皮尔森相关系数的公式为：样本的简单相关系数一般用r表示，其中n为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。
余康-数据研究·2020-07-11 01:28

【统计学】皮尔森相关系数公式理解

皮尔森相关系数公式文字描述：相关性系数(Px,y)等于X,Y之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX,σY)1.先解释分子，为什么用协方差？
Vincent__Lai·2020-07-10 19:56

统计学原理：相关系数

用数学公式表示，皮尔森相关系数等于两个变量的协方差除于两个变量的标准差。
weixin_41611045·2020-07-08 19:29

她是如何做到的

图片发自App最近在看一本书英国作家爱丽森•皮尔森《她是如何做到的》，目前看完了第六章，书中主要讲了女主人公每天的日常生活精确到每个时间段做了什么事。
静若莲·2020-07-07 04:56

荐剧：《我们这一天》

故事开始于皮尔森小两口：Jack生日这天，他和妻子Rebecca的三胞胎匆匆来到这个世界。
温和滴阳光·2020-07-06 17:21

皮尔森系数与斯皮尔曼等级相关系数在生物信息学上的使用

皮尔森相关系数在所有相关系数的计算方法里面，最常见的就是皮尔森相关。皮尔森相关系数也称皮尔森积差相关系数，是一种线性相关系数。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。
onlyme_862a·2020-07-02 12:41

皮尔森相关系数

皮尔森相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient）也称皮尔森积矩相关系数(Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient)，是一种线性相关系数
hellocsz·2020-07-02 02:12

相关性系数介绍+python代码实现 correlation analysis

参考文献：1.python皮尔森相关系数https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html2.统计学之三大相关性系数（pearson、spearman、kendall
grug350·2020-07-01 22:11

皮尔逊相关系数JAVA实现

经常需要计算皮尔森相关系数，在网上借鉴了算法和程序，不够理想，改进后，共享在这里，方便需要计算相关系数的使用。
zbozbozbo·2020-07-01 07:18

相关性检验之Pearson系数及python实现

一、Pearson相关系数皮尔森相关系数是用来反应俩变量之间相似程度的统计量，在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度，即可判断所提取到的特征和类别是正相关、负相关还是没有相关程度。
lonely_square_three·2020-07-01 07:45

来加5周年回忆

5年前的今天，2011.12.25，圣诞节晚上8点，当时23岁的我，托着2个大箱子降落在多伦多皮尔森机场。还带来的，是一双盼望着未来美好生活的梦想，和一颗还非常年轻无知又单纯的心。
一手扳子一手笔·2020-07-01 05:29

皮尔森相关系数（Pearson Correlation）

皮尔森相关系数是一种最简单的反应特征和响应之间关系的方法。这个方法衡量的是变量之间的线性相关性。结果的取值区间为[-1,1]。-1表示完全的负相关，+1表示完全的正相关，0表示没有线性相关。
曦宝·2020-07-01 01:24

数据挖掘笔记-特征选择-互信息

两个事件X和Y的互信息定义为：又可以表示成：其中H(X,Y)是联合熵（JointEntropy），其定义为：H(X|Y)是条件熵（conditionalentropy）；x,y互信息与多元对数似然比检验以及皮尔森
人生偌只如初见·2020-06-29 21:11

《Python数据分析与挖掘实战》第13章—— 财政收入影响因素分析及预测模型（lasso回归+DNN+LinearSVR）

文章目录1.挖掘背景及目标2.数据探索2.1概括性分析描述性统计2.2计算各个变量之间的皮尔森系数'pearson'/'kendall'/'spearman'2.3查看相似属性2.4绘制相关性热力图3.
王大阳_·2020-06-29 09:23

2019-07-30 统计学三大相关系数

personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）
Koalaemu·2020-06-28 22:56

三大相关系数: pearson, spearman, kendall（python示例实现）

1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度
weixin_38170853·2020-06-28 20:42

统计学三大相关系数之皮尔森（pearson）相关系数

统计相关系数简介统计学的相关系数经常使用的有三种:皮尔森（pearson）相关系数和斯皮尔曼（spearman）相关系数和肯德尔（kendall）相关系数.皮尔森相关系数是衡量线性关联性的程度，p的一个几何解释是其代表两个变量的取值根据均值集中后构成的向量之间夹角的余弦
ruthy-wei·2020-06-26 06:07
上一页 1 2 3 4 5 6 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他